import tensorflow as tf
import numpy as np

if __name__ == '__main__':
    print("使用 NumPy 生成假数据(phony data), 总共 100 个点")
    # 使用 NumPy 生成假数据(phony data), 总共 100 个点.
    x_data = np.float32(np.random.rand(2, 100))  # 随机输入
    y_data = np.dot([0.100, 0.200], x_data) + 0.300

    # 构造一个线性模型
    print("构造一个线性模型")
    b = tf.Variable(tf.zeros([1]))
    W = tf.Variable(tf.random_uniform([1, 2], -1.0, 1.0))
    y = tf.matmul(W, x_data) + b

    # 最小化方差
    print("最小化方差")
    loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data))
    optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)
    train = optimizer.minimize(loss)

    # 初始化变量
    print("初始化变量")
    init = tf.initialize_all_variables()

    # 启动图 (graph)
    print("启动图 (graph)")
    sess = tf.Session()
    sess.run(init)

    # 拟合平面
    print("拟合平面")
    for step in range(0, 201):
        sess.run(train)
        if step % 20 == 0:
            print(step, sess.run(W), sess.run(b))


    # 得到最佳拟合结果 W: [[0.100  0.200]], b: [0.300]

